Matlab 2023版以上多变量时间序列预测模型：CPO-TCN-BiGRU-Attention算法优化与多指标评价完整源码集,Matlab完整源码和数据1.基于CPO-TCN-BiGRU-Att
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- 冠豪猪算法与多变量时间序列预测的源码及数据分析一.doc 2.3KB
- 在时间序列预测领域中引入复杂的深度学习算法有.txt 2.86KB
- 在时间序列预测领域中混合神经网络结构因其能有效整.txt 2.31KB
- 基于的冠豪猪算法优化时间卷积双向门控循环.html 11.35KB
- 基于算法的冠豪猪多变量时间序列预.txt 2.41KB
- 多变量时间序列预测基于算法的实现.txt 1.91KB
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- 首先我们要知道在中开发混合算法需要考虑深度学习.txt 3.06KB
资源介绍:
Matlab 2023版以上多变量时间序列预测模型：CPO-TCN-BiGRU-Attention算法优化与多指标评价完整源码集,Matlab完整源码和数据 1.基于CPO-TCN-BiGRU-Attention冠豪猪算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测，要求Matlab2023版以上； 2.输入多个特征，输出单个变量，考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测； 3.data为数据集，main.m为主运行即可,所有文件放在一个文件夹； 4.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和RMSE多指标评价； 5.优化学习率，神经元个数，注意力机制的键值, 正则化参数。 ,关键词： CPO-TCN-BiGRU-Attention; 冠豪猪算法; 时间卷积双向门控循环单元; 注意力机制; 多变量时间序列预测; Matlab 2023版以上; 输入特征输出单一变量; 历史特征影响; 命令窗口输出多指标评价; 优化学习率; 神经元个数; 注意力机制键值; 正则化参数; Data集; main.m主运行文件。 以上关键词用分号分隔为： CPO-TCN-BiGRU-Att
冠豪猪算法与多变量时间序列预测的 Matlab 源码及数据分析
一、引言
多变量时间序列预测是众多领域内常见的预测问题，包括经济预测、天气预测等。随着深度学习的发
展，多种神经网络结构如 CPO-TCN-BiGRU（双向门控循环单元）融合注意力机制在时间序列预测中
取得了良好的效果。本文将介绍一个基于 Matlab 的完整源码和数据集，用于实现上述算法的优化和
预测。
二、算法概述
1. CPO-TCN-BiGRU-Attention：该算法结合了卷积神经网络（TCN）、双向门控循环单元（
BiGRU）和注意力机制。其中，TCN 用于捕捉时间序列的局部依赖性，BiGRU 用于捕捉长期依
赖性，而注意力机制则用于强调对预测结果影响较大的特征。
三、Matlab 源码实现
下面是一个基于 Matlab 2023 版以上的完整源码框架，以供参考：
（一）main.m 文件
此文件作为主运行文件，负责调用其他函数并整合整个流程。
```matlab
% main.m 文件内容
clear; clc;
data = load('data.mat'); % 加载数据集
% 初始化参数，如学习率、神经元个数等
params = initializeParams();
% 训练模型并保存结果
[model, history] = trainModel(data, params);
% 测试模型并输出评价指标
evaluateModel(model, data, history);
```
（二）initializeParams.m 文件（用于初始化参数）
```matlab
function params = initializeParams()
% 初始化学习率、神经元个数等参数
% 例如：params.learningRate = 0.001; params.neuronCount = 128; ...
end